如何通过python让win7不休眠
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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Python实现鼠标自动在屏幕上随机移动功能
本来想控制鼠标自动移动防止公司电脑自动休眠的策略,然而,实现了并没什么卵用,还是会休眠。但还是分享出来吧。win10的系统。 首先要安装几个第三方的包:pymouse、pyhook、pywin32、pyuserinput。别看代码里值引用pymouse和win32api,如果不把这些都装了,运行时就会报错。 下面来看下代码吧。 from pymouse import PyMouse from win32api import GetSystemMetrics import random import time m = PyMouse() m.position() width = GetSyst
【python网络爬虫】-爬取小说
python爬取小说 # 爬虫下载一本小说 import time import requests import os from bs4 import BeautifulSoup # 从bs4库中导入BeautifulSoup import random # 导入随机数模块,用于随机生成休眠时间,防止被封IP(这个方法很慢),还可以用代理IP # headers随便找一个浏览器的请求头就行 headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36 Edg/112.0.1722.68" } # 这里放你自己的user-agent,不懂的可以参考上篇文章 fileName = "我在精神病院学斩神" if not os.path.exists(fileName): # 判断文件夹是否存在 os.mkdir(fileName) # 创建文件
用sleep间隔进行python反爬虫的实例讲解
在找寻材料的时候,会看到一些暂时用不到但是内容不错的网页,就这样关闭未免浪费掉了,下次也不一定能再次搜索到。有些小伙伴会提出可以保存网页链接,但这种基本的做法并不能在网页打不开后还能看到内容。我们完全可以用爬虫获取这方面的数据,不过操作过程中会遇到一些阻拦,今天小编就教大家用sleep间隔进行python反爬虫,这样就可以得到我们想到的数据啦。 步骤 要利用headers拉动请求,模拟成浏览器去访问网站,跳过最简单的反爬虫机制。 获取网页内容,保存在一个字符串content中。 构造正则表达式,从content中匹配关键词pattern获取下载链接。需要注意的是,网页中的关键词出现了两遍(如下
QuecPython开发指南[项目代码]
本文详细介绍了QuecPython+蜂窝模组的基础开发流程,包括硬件准备、软件安装、设备上手、驱动安装、固件烧录、REPL调试、脚本开发以及蜂窝网络基础开发等内容。硬件方面列举了多种开发板型号,软件方面提供了USB驱动、QPYcom工具和VSCode插件的安装指南。文章还详细讲解了如何通过QPYcom工具进行固件烧录、脚本下载和执行,以及如何通过REPL进行交互式调试。此外,还介绍了蜂窝网络的拨号上网流程、SIM卡状态检测、网络注册状态查询以及网络异常处理方法,为开发者提供了全面的技术指导。
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Python PDF元数据批量提取 页数体积对比图 批量读取 PDF 标题、作者、页数与体积,输出 metadata_report.csv、summary.csv 与页数/体积对比图,缺省自动生成演示 PDF。 功能: · 批量读取 PDF 元数据 · 缺省自动生成演示 PDF · metadata_report.csv · 页数与体积对比图 · summary.csv 汇总 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python GroupedQueryAttention分组查询 电力负荷GPU预测 用 Grouped-Query Attention 分组共享 KV 预测电力负荷,对照 LSTM,输出预测曲线与 GQA 图。默认 CUDA。 功能: · Grouped-Query Attention · 分组共享K/V · 多头Query分组 · 多变量负荷预测 · RMSE/MAPE · 对照 LSTM · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python EMA多尺度高效注意力 电力负荷GPU预测 用 EMA 多尺度高效注意力预测电力负荷,对照 LSTM,输出预测曲线与 EMA 注意力图。默认 CUDA。 功能: · EMA Attention · Efficient Multi-scale Attention · 多尺度门控 · 多变量负荷预测 · RMSE/MAPE · CUDA训练 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python朴素贝叶斯中文评论垃圾分类 混淆矩阵 字符 n-gram + 多项式朴素贝叶斯对合成评论做正常/垃圾二分类,输出混淆矩阵与高区分度词条图。 功能: · 合成评论语料 · 字符 n-gram · 多项式朴素贝叶斯 · 混淆矩阵 · 高区分词条形图 · 打包时预跑 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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Python SSDLite320目标检测 MobileNetV3-Large SSDLite320 MobileNetV3-Large 对图片做 COCO 预训练检测,输出标注图与置信度条形图,可换本地 jpg/png。 功能: · SSDLite320 · MobileNetV3-Large · COCO 预训练检测 · 检测框与得分条形图 · 可换本地图片 · 打包预跑出 output/preview 压缩包含可运行源码、依赖与说明,按 README 安装后即可复现。
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本文详细介绍了如何清理电脑C盘以提升系统运行效率的多种方法。首先建议避免将非必需软件安装在C盘,推荐使用D盘并创建英文文件夹。文章提供了多种清理技巧,包括卸载无用软件、使用cmd命令行清理磁盘、关闭休眠文件、调整虚拟内存设置、压缩系统文件等,每种方法都标注了预计可释放的磁盘空间。此外,还介绍了删除临时文件、系统日志、浏览器缓存等进一步优化措施。对于高级用户,文章还包含CMD命令行的使用技巧,如解决窗口冻结、目录操作、颜色渐变效果实现等。最后提供了相关资源链接和系统变量配置方法,帮助用户解决命令提示符报错问题。
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